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<blockquote>
<p>原文地址：<a href="https://cloud.tencent.com/developer/article/1740907">https://cloud.tencent.com/developer/article/1740907</a></p>
</blockquote>

<h2 id="一-redis6-0之前为什么采用单线程模型">一、Redis6.0之前为什么采用单线程模型</h2>

<p>严格地说，从Redis 4.0之后并不是单线程。除了主线程外，还有一些后台线程处理一些较为缓慢的操作，例如无用连接的释放、大 key 的删除等等。</p>

<h3 id="单线程模型-为何性能那么高">单线程模型，为何性能那么高？</h3>

<p>Redis作者从设计之初，进行了多方面的考虑。最终选择使用单线程模型来处理命令。之所以选择单线程模型，主要有如下几个重要原因：</p>

<ol>
<li>Redis操作基于内存，绝大多数操作的性能瓶颈不在CPU</li>
<li>单线程模型，避免了线程间切换带来的性能开销</li>
<li>使用单线程模型也能并发的处理客户端的请求（多路复用I/O）</li>
<li>使用单线程模型，可维护性更高，开发，调试和维护的成本更低</li>
</ol>

<p>上述第三个原因是Redis最终采用单线程模型的决定性因素，其他的两个原因都是使用单线程模型额外带来的好处，在这里我们会按顺序介绍上述的几个原因。</p>

<p><strong>性能瓶颈不在CPU</strong></p>

<p>下图是Redis官网对单线程模型的说明。大概意思是：Redis的瓶颈并不在CPU，它的主要瓶颈在于内存和网络。在Linux环境中，Redis每秒甚至可以提交100万次请求。</p>

<div  align="center"><img src="https://wejack639.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/blogimages/img/20220701165133.png" width = 900 /> </div>

<p><strong>为什么说Redis的瓶颈不在CPU？</strong></p>

<p>首先，Redis绝大部分操作是基于内存的，而且是纯kv（key-value）操作，所以命令执行速度非常快。我们可以大概理解成，redis中的<a href="https://cloud.tencent.com/product/cdcs?from=10680">数据存储</a>在一张大HashMap中，HashMap的优势就是查找和写入的时间复杂度都是O(1)。Redis内部采用这种结构存储数据，就奠定了Redis高性能的基础。根据Redis官网描述，在理想情况下Redis每秒可以提交一百万次请求，每次请求提交所需的时间在纳秒的时间量级。既然每次的Redis操作都这么快，单线程就可以完全搞定了，那还何必要用多线程呢！</p>

<p><strong>线程上下文切换问题</strong></p>

<p>另外，多线程场景下会发生线程上下文切换。线程是由CPU调度的，CPU的一个核在一个时间片内只能同时执行一个线程，在CPU由线程A切换到线程B的过程中会发生一系列的操作，主要过程包括保存线程A的执行现场，然后载入线程B的执行现场，这个过程就是“线程上下文切换”。其中涉及线程相关指令的保存和恢复。</p>

<p>频繁的线程上下文切换可能会导致性能急剧下降，这会导致我们不仅没有提升处理请求的速度，反而降低了性能，这也是 Redis 对于多线程技术持谨慎态度的原因之一。</p>

<p>在Linux系统中可以使用vmstat命令来查看上下文切换的次数，下面是vmstat查看上下文切换次数的示例：</p>

<div  align="center"><img src="https://wejack639.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/blogimages/img/20220701165150.png" width = 900 /> </div>

<p>vmstat 1 表示每秒统计一次, 其中cs列就是指上下文切换的数目. 一般情况下, 空闲系统的上下文切换每秒在1500以下。</p>

<p><strong>并行处理客户端的请求（I/O多路复用）</strong></p>

<p>如上所述：Redis的瓶颈并不在CPU，它的主要瓶颈在于内存和网络。所谓内存瓶颈很好理解，Redis做为缓存使用时很多场景需要缓存大量数据，所以需要大量内存空间，这可以通过集群分片去解决，例如Redis自身的无中心集群分片方案以及Codis这种基于代理的集群分片方案。</p>

<p>对于网络瓶颈，Redis在网络I/O模型上采用了多路复用技术，来减少网络瓶颈带来的影响。很多场景中使用单线程模型并不意味着程序不能并发的处理任务。Redis 虽然使用单线程模型处理用户的请求，但是它却使用 I/O 多路复用技术“并行”处理来自客户端的多个连接，同时等待多个连接发送的请求。使用 I/O多路复用技术能极大地减少系统的开销，系统不再需要为每个连接创建专门的监听线程，避免了由于大量的线程创建带来的巨大性能开销。</p>

<div  align="center"><img src="https://wejack639.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/blogimages/img/20220701165211.png" width = 600 /> </div>

<p>下面我们详细解释一下多路复用I/O模型。为了能更充分理解，我们先了解几个基本概念。</p>

<ul>
<li><p>Socket（套接字）：Socket可以理解成，在两个应用程序进行网络通信时，分别在两个应用程序中的通信端点。通信时，一个应用程序将数据写入Socket，然后通过网卡把数据发送到另外一个应用程序的Socket中。我们平常所说的HTTP和TCP协议的远程通信，底层都是基于Socket实现的。5种网络IO模型也都要基于Socket实现网络通信。</p></li>

<li><p>阻塞与非阻塞：所谓阻塞，就是发出一个请求不能立刻返回响应，要等所有的逻辑全处理完才能返回响应。非阻塞反之，发出一个请求立刻返回应答，不用等处理完所有逻辑。</p></li>

<li><p>内核空间与用户空间：在Linux中，应用程序稳定性远远比不上操作系统程序，为了保证操作系统的稳定性，Linux区分了内核空间和用户空间。可以这样理解，内核空间运行操作系统程序和驱动程序，用户空间运行应用程序。Linux以这种方式隔离了操作系统程序和应用程序，避免了应用程序影响到操作系统自身的稳定性。这也是Linux系统超级稳定的主要原因。所有的系统资源操作都在内核空间进行，比如读写磁盘文件，内存分配和回收，网络接口调用等。所以在一次网络IO读取过程中，数据并不是直接从网卡读取到用户空间中的应用程序缓冲区，而是先从网卡拷贝到内核空间缓冲区，然后再从内核拷贝到用户空间中的应用程序缓冲区。对于网络IO写入过程，过程则相反，先将数据从用户空间中的应用程序缓冲区拷贝到内核缓冲区，再从内核缓冲区把数据通过网卡发送出去。</p></li>
</ul>

<p>多路复用I/O模型，建立在多路事件分离函数select，poll，epoll之上。以Redis采用的epoll为例，在发起read请求前，先更新epoll的socket监控列表，然后等待epoll函数返回（此过程是阻塞的，所以说多路复用IO本质上也是阻塞IO模型）。当某个socket有数据到达时，epoll函数返回。此时用户线程才正式发起read请求，读取并处理数据。这种模式用一个专门的监视线程去检查多个socket，如果某个socket有数据到达就交给工作线程处理。由于等待Socket数据到达过程非常耗时，所以这种方式解决了阻塞IO模型一个Socket连接就需要一个线程的问题，也不存在非阻塞IO模型忙轮询带来的CPU性能损耗的问题。多路复用IO模型的实际应用场景很多，大家耳熟能详的Redis，Java NIO，以及Dubbo采用的通信框架Netty都采用了这种模型。</p>

<div  align="center"><img src="https://wejack639.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/blogimages/img/20220701165249.png" width = 900 /> </div>

<p>下图是基于epoll函数Socket编程的详细流程。</p>

<div  align="center"><img src="https://wejack639.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/blogimages/img/20220701165304.png" width = 900 /> </div>

<p><strong>可维护性</strong></p>

<p>我们知道，多线程可以充分利用多核CPU，在高并发场景下，能够减少因I/O等待带来的CPU损耗，带来很好的性能表现。不过多线程却是一把双刃剑，带来好处的同时，还会带来代码维护困难，线上问题难于定位和调试，死锁等问题。多线程模型中代码的执行过程不再是串行的，多个线程同时访问的共享变量如果处理不当也会带来诡异的问题。</p>

<div  align="center"><img src="https://wejack639.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/blogimages/img/20220701165332.png" width = 400 /> </div>

<p>我们通过一个例子，看一下多线程场景下发生的诡异现象。看下面的代码：</p>
<div class="highlight"><pre style="background-color:#f8f8f8;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4"><code class="language-javascript" data-lang="javascript"><span style="color:#204a87;font-weight:bold">class</span> <span style="color:#000">MemoryReordering</span> <span style="color:#000;font-weight:bold">{</span>
  <span style="color:#204a87;font-weight:bold">int</span> <span style="color:#000">num</span> <span style="color:#ce5c00;font-weight:bold">=</span> <span style="color:#0000cf;font-weight:bold">0</span><span style="color:#000;font-weight:bold">;</span>
  <span style="color:#204a87;font-weight:bold">boolean</span> <span style="color:#000">flag</span> <span style="color:#ce5c00;font-weight:bold">=</span> <span style="color:#204a87;font-weight:bold">false</span><span style="color:#000;font-weight:bold">;</span>
  
  <span style="color:#204a87;font-weight:bold">public</span> <span style="color:#204a87;font-weight:bold">void</span> <span style="color:#000">set</span><span style="color:#000;font-weight:bold">(</span><span style="color:#000;font-weight:bold">)</span> <span style="color:#000;font-weight:bold">{</span>
    <span style="color:#000">num</span> <span style="color:#ce5c00;font-weight:bold">=</span> <span style="color:#0000cf;font-weight:bold">1</span><span style="color:#000;font-weight:bold">;</span>     <span style="color:#8f5902;font-style:italic">//语句1
</span><span style="color:#8f5902;font-style:italic"></span>    <span style="color:#000">flag</span> <span style="color:#ce5c00;font-weight:bold">=</span> <span style="color:#204a87;font-weight:bold">true</span><span style="color:#000;font-weight:bold">;</span> <span style="color:#8f5902;font-style:italic">//语句2
</span><span style="color:#8f5902;font-style:italic"></span>  <span style="color:#000;font-weight:bold">}</span>
  
  <span style="color:#204a87;font-weight:bold">public</span> <span style="color:#204a87;font-weight:bold">int</span> <span style="color:#000">cal</span><span style="color:#000;font-weight:bold">(</span><span style="color:#000;font-weight:bold">)</span> <span style="color:#000;font-weight:bold">{</span>
    <span style="color:#204a87;font-weight:bold">if</span><span style="color:#000;font-weight:bold">(</span> <span style="color:#000">flag</span> <span style="color:#ce5c00;font-weight:bold">==</span> <span style="color:#204a87;font-weight:bold">true</span><span style="color:#000;font-weight:bold">)</span> <span style="color:#000;font-weight:bold">{</span>    <span style="color:#8f5902;font-style:italic">//语句3
</span><span style="color:#8f5902;font-style:italic"></span>      <span style="color:#204a87;font-weight:bold">return</span> <span style="color:#000">num</span> <span style="color:#ce5c00;font-weight:bold">+</span> <span style="color:#000">num</span><span style="color:#000;font-weight:bold">;</span> <span style="color:#8f5902;font-style:italic">//语句4
</span><span style="color:#8f5902;font-style:italic"></span>    <span style="color:#000;font-weight:bold">}</span>
   
    <span style="color:#204a87;font-weight:bold">return</span> <span style="color:#ce5c00;font-weight:bold">-</span><span style="color:#0000cf;font-weight:bold">1</span><span style="color:#a40000">；</span>
  <span style="color:#000;font-weight:bold">}</span>
  
<span style="color:#000;font-weight:bold">}</span>
</code></pre></div>
<p>flag为true时，cal() 方法返回值是多少？很多人会说：这还用问吗！肯定返回2</p>

<p>结果可能会让你大吃一惊！上面的这段代码，由于语句1和语句2没有数据依赖性，可能会发生指令重排序，有可能编译器会把flag=true放到num=1的前面。此时set和cal方法分别在不同线程中执行，没有先后关系。cal方法，只要flag为true，就会进入if的代码块执行相加的操作。可能的顺序是：</p>

<ul>
<li>语句1先于语句2执行，这时的执行顺序可能是：语句1-&gt;语句2-&gt;语句3-&gt;语句4。执行语句4前，num = 1，所以cal的返回值是2</li>
<li>语句2先于语句1执行，这时的执行顺序可能是：语句2-&gt;语句3-&gt;语句4-&gt;语句1。执行语句4前，num = 0，所以cal的返回值是0</li>
</ul>

<p>我们可以看到，在多线程环境下如果发生了指令重排序，会对结果造成严重影响。</p>

<p>当然可以在第三行处，给flag加上关键字volatile来避免指令重排。即在flag处加上了内存栅栏，来阻隔flag（栅栏）前后的代码的重排序。当然多线程还会带来可见性问题，死锁问题以及共享资源安全等问题。</p>
<div class="highlight"><pre style="background-color:#f8f8f8;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4"><code class="language-c" data-lang="c"><span style="color:#000">boolean</span> <span style="color:#204a87;font-weight:bold">volatile</span> <span style="color:#000">flag</span> <span style="color:#ce5c00;font-weight:bold">=</span> <span style="color:#204a87">false</span><span style="color:#000;font-weight:bold">;</span></code></pre></div>
<h2 id="二-redis6-0为何引入多线程">二、Redis6.0为何引入多线程？</h2>

<p>Redis6.0引入的多线程部分，实际上只是用来处理网络数据的读写和协议解析，执行命令仍然是单一工作线程。</p>

<div  align="center"><img src="https://wejack639.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/blogimages/img/20220701165401.png" width = 900 /> </div>

<p>从上图我们可以看到Redis在处理网络数据时，调用epoll的过程是阻塞的，也就是说这个过程会阻塞线程，如果并发量很高，达到几万的QPS，此处可能会成为瓶颈。一般我们遇到此类网络IO瓶颈的问题，可以增加线程数来解决。开启多线程除了可以减少由于网络I/O等待造成的影响，还可以充分利用CPU的多核优势。Redis6.0也不例外，多线程部分只是用来处理网络数据的读写和协议解析，以此来提高Redis的吞吐量。当然相关的命令处理还是单线程运行，不存在多线程下并发访问带来的种种问题。</p>

<h2 id="三-性能对比">三、性能对比</h2>

<p><strong>压测配置:</strong></p>
<div class="highlight"><pre style="background-color:#f8f8f8;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4"><code class="language-text" data-lang="text">Redis Server: 阿里云 Ubuntu 18.04，8 CPU 2.5 GHZ, 8G 内存，主机型号 ecs.ic5.2xlarge
Redis Benchmark Client: 阿里云 Ubuntu 18.04，8 2.5 GHZ CPU, 8G 内存，主机型号 ecs.ic5.2xlarge</code></pre></div>
<p>多线程版本Redis 6.0，单线程版本是 Redis 5.0.5。多线程版本需要新增以下配置:</p>
<div class="highlight"><pre style="background-color:#f8f8f8;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4"><code class="language-fallback" data-lang="fallback">io-threads 4 # 开启 4 个 IO 线程
io-threads-do-reads yes # 请求解析也是用 IO 线程</code></pre></div>
<blockquote>
<p>官方建议：至少4核的机器才开启IO多线程，并且除非真的遇到了性能瓶颈，否则不建议开启此配置 ，且配置的线程数少于机器总线程数，如果有4核建议开启2,3个线程，如果有8核建议开6线程。 线程并不是越多越好，多于8个线程意义不大。</p>
</blockquote>

<p>压测命令:</p>
<div class="highlight"><pre style="background-color:#f8f8f8;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4"><code class="language-shell" data-lang="shell">redis-benchmark -h 192.168.0.49 -a foobared -t set,get -n <span style="color:#0000cf;font-weight:bold">1000000</span> -r <span style="color:#0000cf;font-weight:bold">100000000</span> --threads <span style="color:#0000cf;font-weight:bold">4</span> -d <span style="color:#4e9a06">${</span><span style="color:#000">datasize</span><span style="color:#4e9a06">}</span> -c <span style="color:#0000cf;font-weight:bold">256</span></code></pre></div>
<div  align="center"><img src="https://wejack639.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/blogimages/img/20220701165424.png" width = 600 /> </div>

<div  align="center"><img src="https://wejack639.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/blogimages/img/20220701165453.png" width = 600 /> </div>

<p>从上面可以看到 GET/SET 命令在多线程版本中性能相比单线程几乎翻了一倍。另外，这些数据只是为了简单验证多线程 I/O 是否真正带来性能优化，并没有针对具体的场景进行压测，数据仅供参考。本次性能测试基于 unstble 分支，不排除后续发布的正式版本的性能会更好。</p>

    </div>
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    <p class="site-author-name" itemprop="name">不与天斗Domino</p>
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